郭建國+牛珊
[摘 要] 我國幅員遼闊,各地區(qū)地理差異很大,天氣因素時空分布不均,天氣異常變化幅度較大,亟需開發(fā)出適用于我國國情的天氣衍生品以應(yīng)對天氣風(fēng)險,天氣衍生品的創(chuàng)新有著巨大的發(fā)展空間。通過沈陽市近50年的歷史日平均氣溫數(shù)據(jù),采用基于ARMA的時間序列方法構(gòu)建了一個具有很好擬合優(yōu)度的氣溫預(yù)測模型,并以此為基礎(chǔ)對天氣衍生品進(jìn)行定價。這需要加快氣象數(shù)據(jù)服務(wù)的公開和政府的支持,嚴(yán)格監(jiān)管天氣衍生品的開發(fā)及其市場運行,以推進(jìn)我國天氣衍生品的開發(fā)及市場發(fā)展。
[關(guān)鍵詞] ARMA模型;天氣衍生品;定價研究
[中圖分類號] F713.5 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼] B
一、引言
天氣因素是人類歷史上最難以控制和預(yù)測的不確定性因素之一。天氣變化會影響產(chǎn)業(yè)和企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動??梢哉f,各行各業(yè)的財務(wù)狀況幾乎都與天氣有著千絲萬縷的聯(lián)系。
天氣衍生品的出現(xiàn),給人們應(yīng)對天氣風(fēng)險提供了一條有效途徑。天氣衍生品的核心問題是天氣衍生品的定價問題,而天氣預(yù)測模型的準(zhǔn)確選取是實現(xiàn)天氣衍生品合理定價的關(guān)鍵。本文擬在已有研究的基礎(chǔ)上,以基于溫度的天氣衍生品作為研究對象,通過構(gòu)建ARMA時間序列模型對溫度變化過程進(jìn)行建模,并采用蒙特卡羅仿真方法對天氣衍生品進(jìn)行定價,以便為我國開發(fā)天氣衍生產(chǎn)品提供一定思路。
二、數(shù)據(jù)與研究方法
(一)數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理
本文數(shù)據(jù)的采樣區(qū)間為沈陽市1963年1月1日至2014年12月31日的日平均氣溫數(shù)據(jù),剔除了所有閏年2月29日的記錄,共計18980項數(shù)據(jù)。經(jīng)過Eviews軟件處理,得到沈陽市日平均氣溫趨勢圖,見圖1。
圖1沈陽市日平均氣溫變化圖(1963/01/01-2013/12/31)
由圖1可以看出,沈陽市日平均氣溫呈現(xiàn)出明顯的周期性,類似正弦函數(shù),季節(jié)效應(yīng)明顯。
(二)模型的設(shè)定
由前文分析可得,沈陽市日平均氣溫數(shù)據(jù)的變動過程具有明顯的周期性,其變化路徑類似于正弦函數(shù),可用sin(ωt+?漬)的形式表示。t表示時間,以天為單位,取t=1,2,3……,?漬為相角。日平均氣溫的季節(jié)性變化周期為一年,剔除閏年2月29日的氣溫數(shù)據(jù)后,???漬=2?仔/365。此外,受溫室效應(yīng)影響,每年的氣溫都會有微量上升,可以合理假設(shè)這種微弱的變化是線性的,用Bt表示。因此,日平均氣溫的變化過程可以表示為:
Tt=A+Bt+Csin(ωt+?漬)+εt (1)
其中,Tt為時間t的日平均氣溫,A、B、C和?漬為未知參數(shù),εt為殘差項,???漬=2?仔/365。
為便于參數(shù)估計,對式(1)作如下等式變換:
Tt=A+Bt+C[sin(ωt)cos?漬+cos(ωt)sin?漬]+εt (2)
整理可得:
Tt=A+Bt+Ccos?漬sin(ωt)+Csin?漬cos(ωt)+εt (3)
由于cos?漬和sin?漬是常數(shù),因此可將式(3)看成一個線性方程:
Tt=a+bt+csin(ωt)+dcos(ωt)+εt (4)
從而有:
A=aB=bC=■?漬=arctan(d/c) (5)
其中,?漬=2?仔/365。
三、估計與結(jié)果分析
(一)ARMA模型的估計
用Eviews軟件對方程(4)進(jìn)行估計,結(jié)果見表1、表2:
表1 初步估計結(jié)果
由表1的分析結(jié)果可得,雖然各變量的系數(shù)都十分顯著,但D-W檢驗值僅為0.57,說明模型存在嚴(yán)重的序列相關(guān)性,需要對其進(jìn)行修正,故而引入ARMA模型。當(dāng)引入ARMA(2,2)后,D-W值達(dá)到2.001897,說明基本不存在序列相關(guān),各系數(shù)也十分顯著,模型的擬合效果很好。見表2。
表2 ARMA模型估計結(jié)果
結(jié)合上述公式,得到a=80.18138,b=0.017793,c=-42.53233,d=-172.7380,結(jié)合式(5),從而可以得出日平均氣溫變化的模型為:
Tt=80.18138+0.017793t-177.89721sin(ωt+1.32937)+μt
μt=1.381625μt-1-0.405027μt-2+εt-0.573243εt-1-0.291102εt-2 (6)
其中,?漬=2?仔/365。
(二)ARMA模型估計結(jié)果的驗證
用分析所得的ARMA模型對沈陽市2014年的日平均氣溫值進(jìn)行預(yù)測,可以看到擬合效果非常好。見圖2。
圖2 模型預(yù)測結(jié)果
四、基于溫度的天氣期貨定價
參照雷晶晶對天氣期貨的定價方法,本文只考慮基于溫度的天氣衍生品合約的賠付特征,以HDDs為研究對象,探討基于溫度的天氣期貨的定價問題。HDDs的表達(dá)式為:
HDDs=max(0,(Tref - Tiavg))
其中,i=1,2,3,…為指定的天數(shù),Tiavg為第i天的日平均氣溫,Tref為基礎(chǔ)氣溫,根據(jù)我國國情,取Tref =18℃。
假設(shè)T為合約到期日,C為合約名義價值,S(T)為到期時標(biāo)的資產(chǎn)的實際價格,F(xiàn)(t)為遠(yuǎn)期合約在時刻t的價值,r為常數(shù)的無風(fēng)險利率。
理論上,當(dāng)無風(fēng)險利率是常數(shù),期貨合約與遠(yuǎn)期合約有相同的到期日和交割日時,期貨合約價格等于遠(yuǎn)期合約價格,即
F(t)=C×E[S(T)] (7)
以HDDs期貨合約為例,預(yù)期合約的終值即預(yù)期的HDDi之和,HDDs期貨價格為:
E[S(T)]=■Ti=0E[HDDi]=E[■Ti=0max(0,(Tref - Tiavg)] (8)endprint
對于時刻t,HDDs期貨合約的價格為:
F(t)=C×E[■ti=0max(0,(Tref - Tiavg)+■Ti=t+1max(0,(Tref - Tiavg) (9)
在(9)式中,由于時刻t之前的氣溫數(shù)據(jù)是已知的,故■ti=0max(0,(Tref - Tiavg)為已知數(shù),僅■Ti=t+1max(0,(Tref - Tiavg)需要通過蒙特卡羅仿真獲得。
以沈陽市2014年1月1日至1月31日作為合約期限,采用蒙特卡羅法,計算出在這一期限內(nèi)的HDDs的累計值。經(jīng)過100000次模擬后,模擬值波動范圍已經(jīng)很小,達(dá)到仿真要求。
表3 沈陽市2014年1月份累積模擬相對誤差值
由此可得HDDs期貨合約的價格為:
F(t)=C×E[■ti=0max(0,(Tref - Tiavg)+■Ti=t+1max(0,(Tref - Tiavg)=100×823.2=82320
即在2014年1月1日,沈陽市2014年1月份的累積取暖指數(shù)HDDs期貨合約價格為82320元。
五、推進(jìn)天氣衍生品開發(fā)及市場發(fā)展的政策建議
我國幅員遼闊,各地區(qū)地理差異很大,天氣因素時空分布不均,天氣異常變化幅度較大,亟需開發(fā)出適用于我國國情的天氣衍生品以應(yīng)對天氣風(fēng)險,因此天氣衍生品的創(chuàng)新有著巨大的發(fā)展空間。在我國開發(fā)天氣衍生品,需要有關(guān)方面提供有利支持:
(一)加快氣象數(shù)據(jù)服務(wù)的公開。氣象數(shù)據(jù)屬于國家重要的海量基礎(chǔ)數(shù)據(jù),一般研究機(jī)構(gòu)難以獲取。希望氣象部門能以公共服務(wù)品的形式公開氣象數(shù)據(jù)資料。
(二)加強(qiáng)政府的支持力度。開發(fā)設(shè)計天氣衍生品,需要大量氣象學(xué)、金融學(xué)及數(shù)據(jù)分析等方面的專業(yè)人才,并承擔(dān)較大風(fēng)險,故而需要政府給予一定的政策支持。
(三)嚴(yán)格監(jiān)管天氣衍生品的開發(fā)及其市場運行。發(fā)揮市場監(jiān)管作用,加強(qiáng)行業(yè)自律,加大法律監(jiān)管力度,營造良好的環(huán)境以促進(jìn)天氣衍生品的推廣與發(fā)展。
[參 考 文 獻(xiàn)]
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[3]韓金山,譚忠富,劉嚴(yán).略論發(fā)展我國的天氣風(fēng)險市場[J].國際電力,2004,8(6):10-13
[4]雷晶晶.天氣衍生品定價模型淺析[J].青年科學(xué),2010(1)::1-3
[責(zé)任編輯:王鳳娟]endprint